Проблема построения и использования эталонов весьма сложна, в том числе и в психологическом отношении. Процесс аэрофотографического эталонирования включает: изучение типовых (ключевых) участков местности; анализ их аэрофотоизображений; отбор и проверку эталонных изображений типовых объектов и их классификацию. Для фиксации информации, механизации процесса поиска эталонов применяются классификаторы и системы кодирования.
По содержанию эталоны разделены на специальные (эталоны однородных компонентов ландшафта) и комплексные (эталоны типов ландшафта и их морфологических элементов); по форме – на простые (эталоны отдельных контуров) и сложные (эталоны сочетания контуров); по дальности экстраполяции – на локальные, региональные и зональные и т. д.
Аэрофотографические эталоны делятся на:
селективные – основанные на подборе аналогичных фотоизображений;
элиминативные – основанные на сопоставлении совокупностей фотоизображений и исключении непохожих (дисковые и дихотомические).
Основной задачей дешифрирования является повышение дешифровочных характеристик полученных изображений путем применения к ним программных инструментов для обработки изображений и включает в себя выполнение следующих задач:
– управление видимостью изображений в интерфейсе программного комплекса, включая фильтрацию списка загруженных изображений по различным критериям и настройку прозрачности изображений;
– фильтрация шумов различной природы на изображениях;
– обрезка (кадрирование) изображений;
– уточнение навигационных данных для изображений на основе модели датчика и данных пилотажно-навигационного комплекса;
– корректировка координатной привязки изображений по опорным точкам на местности с использованием опорной геопространственной информации.
Задачей детального дешифрирования являются обнаружение и классификация объектов на полученных изображениях и сохранение объектов в базе данных (БД). Детальное дешифрирование изображений, прошедших этап обзорного дешифрирования, включает в себя выполнение следующих задач:
– автоматизированное обнаружение и классификация на изображениях объектов, для которых в базе данных имеются эталонные вектора признаков;
– визуальное обнаружение и классификация объектов;
– сохранение результатов дешифрирования в БД.
При выполнении задачи визуального обнаружения объектов предоставляется визуальная поддержка дешифрирования для классов объектов, по которым в БД присутствует эталонная информация. По результатам детального дешифрирования формируется донесение.